一、矩阵分解回想 在博文推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法中，提到了将用户-商品矩阵进行分解。从而实现对未打分项进行打分。 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵)，记为 Vm×n 。能够将其分解 ...

个商品之间的关系 通常在用户对商品进行打分的过程中，打分是非负的，这就要求： 这便是非负矩阵分解 ...

作者：桂。 时间：2017-04-06 20:26:01 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6670214.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 本文非负矩阵分解（Nonegative matrix ...

　　　　在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中，我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解，面临着高维度计算量太大的问题。这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型：非负矩阵分解(NMF)，它同样使用了矩阵分解，但是计算量和处理速度则比LSI快，它是怎么做到的呢？ 1. 非负矩阵分解(NMF)概述 ...

介绍： 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术（Collaborative Filtering），它是基于这样的假设：用户如果在过去对某些项目产生过兴趣，那么将来他很可能依然对其保持热忱。 ...

相信做过肿瘤单细胞的小伙伴对这个分析并不陌生，如果多读几篇文献，就能在CNS以及大子刊上面看到这个分析。 非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想：给定一个非负矩阵V, NMF ...

本次演示使用的数据来自2017年发表于Cell的头颈鳞癌单细胞文章：Single-Cell Transcriptomic Analysis of Primary and Metastatic T ...

...